Numpy

作者：PureFFFmennory

对象类型：ndarry

上一节：4.3 使用向量计算代替数组

4.4 数组的文件输入与输出

NumPy能够以文本或二进制格式保存和加载数据到磁盘。在本节中，我只讨论Numpy的内置二进制格式，因为绝大多数用户会更喜欢Pandas和其他工具来加载文本或表格数据（有关详细信息，请参阅第6章）。

np.save和np.load是两个主力工作函数，用来高效的保存和加载磁盘上的数组数据。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存，文件扩展名为'.npy'。

>> arr = np.arange(10)
>> np.save('some_array', arr)

如果文件路径尚未以.npy结尾，则将附加扩展名。然后，磁盘上的数组可以用np.load加载：

>> np.load('some_array')

使用np.savez将多个数组保存在未压缩的文档中，并将数组作为关键字参数传递：

>> np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr)

当加载一个.npz文件时，你可以返回一个类似dict的对象，该对象会延迟加载各个数组：

>> arch = np.load('array_archive.npz')
>> arch['b']
# 打印输出：array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

如果数据压缩良好，你可能希望使用numpy.savez_compressed来代替：

>> np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', a=arr, b=arr)

下一节：线性代数运算